回测是衡量量化策略生命力的唯一标准。一个严谨的回测过程不仅是为了看到那条漂亮的净值曲线，更是为了压力测试策略在极端环境下的生存能力。在QMT等系统中，完成一次高质量的回测通常需要经历四个标准阶段。

第一阶段是“数据初始化”。回测的质量取决于数据的广度。投资者需要通过系统的数据管理模块，补充历史5-10年的日线、分钟线甚至Tick数据，并确保除权复权因子已正确应用。第二阶段是“逻辑定义”。在handlebar函数中编写策略触发规则，并务必在初始化函数中设定真实的交易成本（如佣金、印花税）以及初始资金。

第三阶段是“模拟撮合”。量化软件会模拟交易所在历史时间点的挂单排队情况。新手常犯的错误是在回测中开启“不限成交量”，这会导致模型在流动性极差的股票上跑出虚假收益。第四阶段是“多维度评价”。除了看年化收益率，更要关注夏普比率（收益风险比）、最大回撤（压力阈值）以及胜率稳定性。

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